論文の概要: MLatom 3: Platform for machine learning-enhanced computational chemistry simulations and workflows

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.20155v1
• Date: Tue, 31 Oct 2023 03:41:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-01 16:32:32.571435
• Title: MLatom 3: Platform for machine learning-enhanced computational chemistry simulations and workflows
• Title（参考訳）: MLatom 3: 機械学習による計算化学シミュレーションとワークフローのためのプラットフォーム
• Authors: Pavlo O. Dral, Fuchun Ge, Yi-Fan Hou, Peikun Zheng, Yuxinxin Chen, Mario Barbatti, Olexandr Isayev, Cheng Wang, Bao-Xin Xue, Max Pinheiro Jr, Yuming Su, Yiheng Dai, Yangtao Chen, Lina Zhang, Shuang Zhang, Arif Ullah, Quanhao Zhang, Yanchi Ou
• Abstract要約: 機械学習(ML)は、計算化学における一般的なツールになりつつある。 MLatom 3は、MLのパワーを活用して典型的な計算化学シミュレーションを強化するプログラムパッケージである。 ユーザーは、事前訓練されたMLモデルと量子力学的近似を含む幅広いメソッドのライブラリから選択できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.337972297411003
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Machine learning (ML) is increasingly becoming a common tool in computational chemistry. At the same time, the rapid development of ML methods requires a flexible software framework for designing custom workflows. MLatom 3 is a program package designed to leverage the power of ML to enhance typical computational chemistry simulations and to create complex workflows. This open-source package provides plenty of choice to the users who can run simulations with the command line options, input files, or with scripts using MLatom as a Python package, both on their computers and on the online XACS cloud computing at XACScloud.com. Computational chemists can calculate energies and thermochemical properties, optimize geometries, run molecular and quantum dynamics, and simulate (ro)vibrational, one-photon UV/vis absorption, and two-photon absorption spectra with ML, quantum mechanical, and combined models. The users can choose from an extensive library of methods containing pre-trained ML models and quantum mechanical approximations such as AIQM1 approaching coupled-cluster accuracy. The developers can build their own models using various ML algorithms. The great flexibility of MLatom is largely due to the extensive use of the interfaces to many state-of-the-art software packages and libraries.
• Abstract（参考訳）: 機械学習(ML)は、計算化学における一般的なツールになりつつある。 同時に、MLメソッドの迅速な開発には、カスタムワークフローを設計するための柔軟なソフトウェアフレームワークが必要である。 MLatom 3は、MLのパワーを活用して典型的な計算化学シミュレーションを強化し、複雑なワークフローを作成するプログラムパッケージである。 このオープンソースパッケージは、コマンドラインオプション、入力ファイル、あるいはMLatomをPythonパッケージとして使用したスクリプトでシミュレーションを実行できるユーザや、XACScloud.comのオンラインXACSクラウドコンピューティング上で、多くの選択肢を提供している。 計算機化学者はエネルギーと熱化学的特性を計算し、ジオメトリーを最適化し、分子と量子力学を実行し、(ロ)振動、1光子UV/ビス吸収、および2光子吸収スペクトルをML、量子力学、結合モデルでシミュレートすることができる。 ユーザは、事前訓練されたMLモデルと、結合クラスタ精度に近づくAIQM1のような量子力学的近似を含む、広範なメソッドのライブラリを選択できる。 開発者はさまざまなMLアルゴリズムを使って独自のモデルを構築することができる。 MLatomの柔軟性は、多くの最先端のソフトウェアパッケージやライブラリへのインターフェースの広範な使用によるところが大きい。

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